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Cose misurabili e non misurabili

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Se è vero che tutto è misurabile (eccetto che per la fisica quantistica) non è vero che posso gestire solo quello che misuro. Misurare è un processo a valle del quale ci sono processi di valutazione e decisione che sono l'autentico collo di bottiglia. Affidarsi troppo alla misurabilità delle cose può ingannare e portare ad errori di valutazione e decisione.

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Cose misurabili e non misurabili

  1. 1. Cose misurabili e non misurabili Illusioni e trabocchetti del “management by numbers” Enrico Viceconte, Stoà
  2. 2. SHAPE SPEED CROWNPLANARITY SURFACE
  3. 3. Misurare è conoscere? “Non conosci veramente quello che non hai misurato” Lord Kelvin (1891) “Conosci ciò che hai misurato…” Manager d’azienda (2016) Dunque: La misura è necessaria ma non sufficiente
  4. 4. La mia tesi • La misura e la raccolta di dati sono (sempre più) necessari per comprendere la complessità • Ma sono (sempre più) non sufficienti perchè • Ho limitate risorse per l’analisi e la decisione • Posso misurare le cose sbagliate • Con gli indicatori sbagliati • E valutare con il mindset sbagliato e i biases che comporta • Spesso usiamo dati misurati per dare una “copertura” di oggettività ai nostri obiettivi inconfessabili Perché la complessità delle cose cresce e, di conseguenza cresce la complicatezza dei sistemi di misura e raccolta informazioni necessari, ma non cresce abbastanza la nostra capacità di lettura, interpretazione, valutazione, decisione
  5. 5. Resta la domanda: è misurabile ogni cosa? •Filmato 1
  6. 6. Citazioni da Hubbard • “If a measurement matters at all, it is because it must have some conceivable effect on decisions and behaviour.” • If we can't identify a decision that could be affected by a proposed measurement and how it could change those decisions, then the measurement simply has no value” • “It is better to be approximately right than to be precisely wrong. —Warren Buffett”
  7. 7. Una cosa esiste solo quando la misuro? • l problema della misura in fisica nasce nel marzo 1927: Werner Heisenberg pubblica l’articolo sul “Contenuto visualizzabile della cinematica e meccanica quantistiche teoriche” dimostrando che non è possibile conoscere con precisione assoluta contemporaneamente la posizione e la quantità di moto di un elettrone o di qualsiasi altra particella quantistica. (principio di indeterminazione) • “l'esperienza non ci permette mai di affermare che una quantità fisica ha un definito valore, ma soltanto che una quantità fisica ha un definito valore per un osservatore”. Von Neumann • Il ‘problema della misura’ in meccanica quantistica, può essere ridotto alla questione: “dov’è la Luna quando nessuno la osserva?” • Nel 1990, il fisico teorico, John Stewart Bell, ha pubblicato sulla rivista «Physics World» un articolo dal titolo Against ‘measurement’: contro la ‘misura’.
  8. 8. • Niels Bohr s in collaborazione con altri fisici, come Heisenberg, Max Born, e Wolfgang Pauli, formulò l‘”interpretazione di Copenaghen” • L'interpretazione a "molti mondi" sostiene che ad ogni atto di misurazione il nostro universo si scinde in un insieme di universi paralleli, uno per ogni possibile risultato del processo di misurazione.
  9. 9. Effetto Hawthorn • l'insieme delle variazioni di un fenomeno, o di un comportamento, che si verificano per effetto della presenza di osservatori, ma che non durano nel tempo. • Il fenomeno fu scoperto nel 1927 da Elton Mayo durante una ricerca su una possibile relazione tra ambiente di lavoro e produttività dei lavoratori. • Presso lo stabilimento della Western Electric di Hawthorne, Chicago.
  10. 10. L'effetto Pigmalione “La profezia che si autorealizza” • se gli insegnanti credono che un bambino sia meno dotato lo tratteranno, anche inconsciamente, in modo diverso dagli altri; • il bambino interiorizzerà il giudizio e si comporterà di conseguenza; • si instaura così un circolo vizioso per cui il bambino tenderà a divenire nel tempo proprio come l'insegnante lo aveva immaginato.
  11. 11. Il mito della SMARTness nel management La M di SMART • Stando ai criteri SMART esistono obiettivi più o meno misurabili, immagino anche non misurabili a meno di non fare uno sforzo esagerato. • Gli obiettivi sono dunque “economicamente” misurabili altrimenti vanno esclusi dalla misurazione.
  12. 12. Il mito della SMARTness nel management La S, la A, la R e la T di SMART • Gli obiettivi devono essere anche Specifici, raggiungibili (Achievable), Rilevanti e Tempificabili. Altrimenti non vale la pena di misurare. Sono sicuro di poter essere abbastanza SMART? • Nell’assegnare obiettivi SMART: si preferiscono quelli misurabili a quelli meno misurabili, quelli tempificabili a quelli non tempificabili, quelli rilevanti e sfidanti in base a un criterio soggettivo, quelli specifici dimenticando che sono connessi a obiettivi più generali, quelli raggiungibili a quelli incerti, quelli “netti” a quelli “fuzzy”
  13. 13. Il teorema del lampione • Gli studiosi sono coloro che scelgono cosa occorre illuminare, i fenomeni da analizzare e i sistemi di misurazione da utilizzare. • Ma cosa accade se compaiono fenomeni nuovi? • Se continuiamo a cercare alla luce dei vecchi lampioni, troveremo soluzioni che possono anche essere giuste, ma che rispondono alle domande sbagliate. • Abbiamo obiettivi mal misurati e non realmente rilevanti, a guida della nostra azione collettiva Jean Paul Fitoussi
  14. 14. Il PIL per Fitoussi • il sistema di misurazione, inventato negli anni cinquanta per una società ed economia del tutto diversa (molto meno ineguale e molto più coesa) oscura molti di questi fenomeni, dando l’impressione di un progresso dove non c’è. • Il PIL rappresenta una media che non descrive correttamente la posizione di nessuno. • Una media è, infatti, tanto più rappresentativa quanto più e bassa la dispersione degli individui intorno ad essa. • Se, invece, si osservasse il reddito “mediano” (cioè quello rispetto al quale il 50% è sopra e il 50% è sotto) si vedrebbe come questo è sceso dal 2010 rispetto al 1997. • La crescita si è avuta quindi a spese della ineguaglianza e all’impoverimento nella metà inferiore della piramide sociale. • Buona parte della crescita registrata (negli USA il 40%) è dovuta poi alla finanza, che andrebbe esclusa dal calcolo del PIL perché “intermedia” (cioè mero, almeno in gran parte, trasferimento di ricchezza e non sua creazione).
  15. 15. Accade nei dibattiti… Si presentantano i numeri, • ce ne sono a sufficienza a sostegno di una tesi… • ma ce ne sono altrettanti a sostegno della tesi opposta. • Anche su temi cruciali per il futuro di un’azienda, di una comunità, di un paese, del pianeta.
  16. 16. Accade nei dibattiti… Gli stessi dati posso essere letti e interpretati • da “destra” o da “sinistra”, • ad esempio da quelli che credono nella “crescita” e da quelli che credono nella “decrescita”, • da quelli che ci credono (in una delle due tesi) “sinceramente” e da quelli che ci credono “strumentalmente” (perché magari sono a libro paga di qualche lobby) • da quelli che ci credono (o non ci credono) perchè sono competenti • da quelli che ci credono (o non ci credono) perchè sono incompetenti.
  17. 17. La misura in economia e nel management Misurare il valore delle cose • Per gli economisti il prezzo misura il valore delle cose (al netto del sacrificio non monetario per accedervi) • Ma il prezzo è determinato dal mercato: un’astrazione • E il mercato non è perfetto né efficiente • Filmato 2
  18. 18. La misura in economia e nel management Misurare il valore delle cose • Il PIL è il valore aggiunto creato in totale in un Paese • E’una buona misura della ricchezza? • E’una buona misura della felicità presente? • E’una buona misura della felicità futura?
  19. 19. Esempi Si può misurare quanto valore aggiunto da processi “pazienti”? • Il caso del 20% della manifattura in Europa • Il valore aggiunto dei processi di serendipità (numero brevetti, numero di nuovi prodotti) • Ma posso usare una misura per valutare un’ intuizione di prodotto ancora non esistente? Forse misuro quanto piace a me quell’idea (il tasso di serotonina che ho quando la immagino realizzata).
  20. 20. Come decidono gli “animal spirits”? • Posso misurare i rischi? • I finanzieri hanno investito su guadagni futuri con una sottovalutazione del rischio, guadagnando di più ma innescando la crisi. • Scommetto non sull’opzione meno rischiosa ma su quella su cui presumo scommettano gli altri • Il prezzo delle azioni non misurava il rischio!
  21. 21. Regola di Gigerenzer • Se il mondo è altamente predicibile, abbiamo moltissimi dati e solo pochi parametri per stimare • Quindi useremo modelli complessi, basati sui numeri. • Ma se invece il mondo è altamente non predicibile e instabile, come il mercato azionario o l’arena competitiva, abbiamo troppi parametri da stimare e relativamente pochi dati. • Quindi useremo modelli semplici come le “euristiche”.
  22. 22. Gigerenzer ha scoperto che: • Il manager ha paura di essere ritenuto responsabile quando le cose vanno male. • La migliore difesa è sostenere di aver accuratamente e abbondantemente raccolto dati, informazioni, pareri e di aver deciso in base alla considerazione razionale di tutte quelle cose. • La strategia difensiva basata sui numeri (praticata ex ante, o peggio ex post) proteggerà il decision maker e danneggerà le performance e l’agilità dell’azienda.
  23. 23. La misurazione nel Project Management • Col ragionamento “top down – bottom up”, e con metodiche adeguate, pianifichiamo (dalla WBS al Planned Value, compresa la valutazione del rischio.) • Poi dobbiamo misurare l’Actual Cost e l’Earned Value e abbiamo metodiche adeguate. • Questo è il mestiere del PM, nella zona di conflitto tra i fini e i mezzi, tra gli obiettivi e le risorse. • Ma esistono strumenti e metriche altrettanto buoni 1. per l’alta direzione (o anche solo per il Program Manager e il Portfolio Manager)? 2. Per gli altri membri del project team? P M CONTROL ACCOUNTABILITY
  24. 24. I KPI dei processi HR
  25. 25. I KPI dei processi HR Un po’ di storia (1) • Negli ottanta si affermava, assieme alla logica di analisi top down, il concetto di MBO, anche grazie al lavoro teorico di Peter Drucker. • A una work breakdown analysis, corrispondeva una organization breakdown analysis e la conseguenza era il deployment degli obiettivi dall’alto verso il basso nei diversi livelli organizzativi. • La logica per processi e quella del Total Quality Management, che si diffondevano negli anni ’90, riconoscendo il ruolo attivo e proattivo dei singoli e del coordinamento orizzontale nel raggiungimento dei risultati ebbero come conseguenza l’attenzione non più solo ai risultati (il cosa) ma anche al modo di raggiungerli (il come), dando vita a modelli di valutazione basati non solo sui risultati ma anche sui comportamenti.
  26. 26. I KPI dei processi HR Un po’ di storia (2) • La misura del raggiungimento di obiettivi assegnati SMART (Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound), con un effetto amplificatore legato ad eventuali meccanismi di incentivazione, assumeva una funzione prevalentemente di “regolazione” con effetto sulla performance di breve periodo. • La valutazione del gap tra comportamenti attesi ed agiti, forniva invece, se opportunamente tenuta in conto nell’azione costante di feedback, un effetto sul lungo periodo in ottica di sviluppo. • Nel corso degli anni ’90 e nel primo decennio degli anni 2000, i sistemi di performance management cominciano a integrarsi con quelli di valutazione e gestione delle competenze (di quali strumenti dispone la persona per raggiungere i risultati?).
  27. 27. La valutazione della performance dei collaboratori in microeconomia • La valutazione della performance dei collaboratori è nella logica Pricipale-Agente • Tra principale e agente c’è asimmetria informativa • Il pricipale decide cosa misurare in funzione della sua visione (più elevata e informata) del problema • L’agente è meno informato sullo scenario visto dal piano di sopra e si adegua (ma più informato sul piano di sotto)
  28. 28. La valutazione della performance dei collaboratori in psicologia L’overjustification effect. • Si sposta l’attenzione sull’indicatore e non sul complesso del risultato. Psicologia e microeconomia convergono nel modello di Jean Tirole
  29. 29. Un esempio
  30. 30. 7 Assunzioni che mi illudono di governare coi numeri 1. «i numeri sono oggettivi» 2. «basta perseguire accuratezza e precisione» 3. «La misurazione è un’attività a valore aggiunto» 4. «Misurare favorisce l’allineamento» 5. «la misurazione focalizza e motiva» 6. «La misurazione abilita il cambiamento» 7. «La misurazione contribuisce al miglioramento»
  31. 31. Default assumption n.1: «i numeri sono oggettivi» • I dati non sono sempre «oggettivi» • Mirare ad utilizzare solo dati che siano perfetti ed oggettivi ci porterà molto probabilmente ad un senso di frustrazione e delusione. • I dati di performance non «parlano da soli» • sono di fatto ambigui e aperti a differenti interpretazioni e che il loro uso ed impatto sulla performance dipendono da quanto si è concordi sulla loro interpretazione. • Nell’interpretazione conta la leadership del «principale» • Il leader, nel bene e nel male, è un «sensemaker» Usare la misura della temperatura di fine laminazione come dato da collegare ad una certa difettosità del laminato
  32. 32. I big data saranno “oggettivi”?
  33. 33. Default assumption n.2: « basta perseguire accuratezza e precisione» • Non bastano accuratezza e precisione • La misurazione è un processo che impiega risorse e dovrebbe fornire un risultato: qualcuno ha pensato di implementare un altro processo per misurare la performance del processo di misura delle performance? • E un altro ancora per misurare la performance di questo nuovo processo? • E un altro ancora?.... • La questione non è se i nostri dati sono i più accurati e precisi possibili, ma piuttosto se stiamo ottenendo dati abbastanza buoni per gli scopi che stiamo perseguendo. Misurare la temperatura dell’acciaio da laminare con la precisione del decimo di grado centigrado.
  34. 34. Default assumption n.3: «La misurazione è un’attività a Valore aggiunto» • In ogni processo «customer centered» le attività di misura e controllo non sono a valore aggiunto (il cliente non è disposto a pagare i sistemi di controllo ma prodotti o servizi buoni) • Il valore è generato dal processo di misurazione quando i dati sono usati bene (o semplicemente usati) • I processi decisionali sono il bottleneck • I dati vengono raramente utilizzati in maniera efficace nelle organizzazioni. • Sia nel settore privato che in quello pubblico crescono gli indicatori ma i processi decisionali restano gli stessi (spannometrici, arbitrari, di pancia). • Avere un sistema di misurazione troppo articolato è come avere una costosa vettura ferma in garage. Misurare il profilo di temperatura trasversalmente al nastro in laminazione …. senza sapere cosa farsene
  35. 35. Mi arrendo alle metriche e alle 437 chart! Vado al bar a ubriacarmi…
  36. 36. Default assumption n.4: «Misurare favorisce l’allineamento» • Il sistema di misurazione «a cascata» (top down) non basta ad allineare i comportamenti e la direzione delle azioni. • Ha i difetti (e i costi) della burocrazia e del centralismo • Può causare effetti indesiderati come ridurre • La cooperazione e la comunicazione orizzontale • L’autonomia e la discrezionalità • La motivazione • La capacità di individuare in basso gli indicatori che servono
  37. 37. Default assumption n.5: «la misurazione focalizza e motiva» • Mi focalizzo sulla misura e non sull’obiettivo/problema sottostante • Il punto di partenza, molto spesso, è una situazione aziendale difficile, caratterizzata da una performance in diminuzione o comunque ritenuta insoddisfacente. • La reazione tipica è di introdurre velocemente una serie di misure per raccogliere dati oggettivi e collegare la premialità a specifici target con lo scopo di incentivare il personale a dare il meglio di se per migliorare. • Sfortunatamente il risultato che si ottiene è di avere persone “concentrate sulle misure” che hanno molto chiaro cosa devono fare per raggiungere i propri target, ma che spesso non realizzano quale è, e come deve essere perseguito, l’obiettivo sottostante. • A spese del successo dell’organizzazione.
  38. 38. Default assumption n.6: «La misurazione abilita il cambiamento» • L’introduzione di nuovi indicatori e target può facilitare l’implementazione di nuovi obiettivi strategici e promuovere differenti modi di lavoro? • quando un sistema è pervasivo e consiste di un gran numero di indicatori può generare un’inerzia organizzativa. • Di solito ciò non costituisce un serio problema per organizzazioni che operano in un mercato relativamente stabile, ma può diventarlo per imprese che competono in un ambiente fortemente dinamico- • L’empowerment e una adeguata gestione delle risorse umane può promuovere dinamismo e capacità di risposta, introducendo nel sistema la flessibilità necessaria per consentire di adattare gli indicatori a livello locale.
  39. 39. Default assumption n.7: «La misurazione contribuisce al miglioramento» • Gli indicatori contribuiscono al miglioramento continuo? • No se non vengono usati per progetti interfunzionali • No se non vengono irradiati nell’organizzazione • No se non vengono interpretati in una corretta logica di controllo (Proporzionale, derivativa, integrale) • I sistemi di misurazione della performance devono essere utilizzati per promuovere l’ «apprendimento continuo», la learning organization • per esempio, stabilendo un dialogo tra livelli gerarchici, tra funzioni, tra sezioni della «supply chain», tra i quartieri generali e le filiali e tra manager e collaboratori.
  40. 40. Raccomandazioni • La misurazione è un processo costoso che deve giustificarsi per il suo valore aggiunto • prendere decisioni migliori • assicurarsi l’allineamento • promuovere il cambiamento • migliorare la performance. • La maggior parte degli sforzi generano risultati inferiori alle aspettative poiché si basano su assunzioni sbagliate. • Piuttosto che spendere mesi per progettare un sistema perfetto che produca dati accurati precisi ed oggettivi, gli sforzi dovrebbero essere orientati a comunicare a tutto il personale le ragioni dell’adozione di tale sistema ed i benefici che si possono ottenere, nonché a collegare strategia, misure e decisioni. • Piuttosto di assumere che un solido set di indicatori, target e premi porti all’allineamento, alla motivazione ed al miglioramento, i manager dovrebbero conferire più potere ed autonomia ai collaboratori a tutti i differenti livelli gerarchici, introdurre in questi sistemi più flessibilità ed usarli più per apprendere che per controllare.
  41. 41. Complessità e complicazione secondo BCG • Da 25 a 40 obiettivi di performance diversi • daL 15 AL 50% in conflitto tra loro • I manager passano il 40% del tempo a scrivere report e fino al 60% per coordinarsi • I team sprecano tra il 40 e l’80% in attività nona valore aggiunto • In queste aziene i dipendenti sono demotivati e insoddisfatti (il 53%)
  42. 42. Le tre vie per affrontare la complessità secondo BCG Approccio “hard” • Origine: Taylor • Meccanico • Basato sulla divisione del lavoro • Basato su KPI • Motivazione razionale Approccio “soft” • Origine: Elton Mayo • Psicologico • Basato sullo sviluppo della persona • Basato sulla leadership • Motivazione emotiva Approccio “Smart – Simplicity” Favorire l’autonomia 1. Capire cosa fanno i lavoratori 2. Incoraggiare gli “integratori” 3. Aumentare il potere nella base della piramide Favorire la cooperazione 4. Aumentare la reciprocità 5. Dare feedback sull’esito futuro 6. Premiare chi coopera
  43. 43. “non puoi gestire quello che non puoi misurare”. Ripensamenti…. • Insomma, esiste un buon motivo per misurare così capillarmente e quantitativamente la performance, come era previsto dai PMS concepiti negli anni ’90? • L’avversione al “numbers-based HR management” fa parte di un più generalizzato ripensamento al “management by numbers”. • Vacilla una delle pietre angolari del management: il concetto che “non puoi gestire quello che non puoi misurare”. • Un concetto che si fa risalire a Drucker o a Deming. • Peccato che nessuno dei due si sia mai espresso in quel modo. Anzi entrambi hanno suggerito modi di gestire anche quando non sono disponibili i numeri. Cosa che capita molto spesso. Anche oggi che abbiamo tecnologie per raccogliere e analizzare grandi moli di dati.
  44. 44. Una lista di smentite al fatto che Deming e Drucker abbiano mai espresso quel concetto. • http://www.forbes.com/sites/lizryan/2014/02/10/if-you-cant- measure-it-you-cant-manage-it-is-bs/ • http://www.forbes.com/sites/lizryan/2015/08/09/if-you-cant- measure-it-you-cant-manage-it-false/ • http://blog.deming.org/2015/08/myth-if-you-cant-measure-it-you- cant-manage-it/ • http://www.druckerinstitute.com/2013/07/measurement-myopia/ • https://dzone.com/articles/you-must-manage-what-you-cant- measure •
  45. 45. Il mio messaggio per oggi PIANO A: Per gestire (valutare e decidere) • Dovremmo raccogliere migliori dati per avere migliori informazioni e quindi ridurre la nostra ignoranza. e quando non ci riusciamo… (PIANO B) • Dobbiamo gestire lo stesso! • Sapendo di non sapere • Ma non abbandonando lo sforzo di tornare al PIANO A
  46. 46. COMPLICATO (Modelli, tecnica) COMPLESSO (Esperienza) SEMPLICE (Procedure standard) CAOTICO (Intuito) CONOSCENZA IGNORANZA INCONSAPEVOLEZZA CONSAPEVOLEZZA Il ruolo della formazione manageriale
  47. 47. Sapere di Sapere CONSAPEVOLE CONOSCENZA (Confidenza) Sapere di non sapere CONSAPEVOLE IGNORANZA (Umilità) Non sapere di sapere INCONSAPEVOLE CONOSCENZA (Ansia) Non sapere di non sapere INCONSAPEVOLE IGNORANZA (Presunzione) CONOSCENZA IGNORANZA INCONSAPEVOLEZZA CONSAPEVOLEZZA LEZIONIDI FIDUCIA LEZIONIDI UMILTA’ Il ruolo della formazione manageriale LEZIONI DI METODO
  48. 48. La tirannia degli stupidi • Tendiamo ad avere un’opinione alta nelle nostre abilità in molti domini, intellettuali e sociali. • Sovrastimiamo le nostre capacità e la nostra incompetenza si estende fino alla mancanza dell’abilità metacognitiva di rendercene conto. • In altre parole: chi è incompetente non sa di esserlo. • Pensiamo spesso di saperla lunga. • Al punto che non ci rendiamo conto di non saperne affatto. • Unskilled and Unaware of It: How Difficulties in Recognizing One’s Own Incompetence Lead to Inflated Self-Assessment, 1999 David Dunning e Justin Kruger della Cornell University
  49. 49. Il processo MISURO SCELGO COSA MISURARE RACCOLGO, IMMAGAZZINO E DISTRIBUISCO I DATI TRASFORMO I DATI IN INFORMAZIONI FOCALIZZO L’ATTENZIONE SU ALCUNE INFORMAZIONI VALUTO DECIDO SVILUPPO CONOSCENZA SVILUPPO STRATEGIA
  50. 50. Il tutto inserito in un sistema di controllo e in un’organizzazione “complicata” PROCESSO DECISIONE ATTUAZIONE MISURA ASSEGNAZIONE OBIETTIVI MISURA
  51. 51. Essere popperiani Mondo 1 Mondo della realtà fisica Mondo 2 Mondo della realtà soggettiva Mondo 3 Mondo della conoscenza oggettiva Mondo 1 Mondo della realtà fisica Mondo 2 Mondo della realtà soggettiva Mondo 3 Mondo della conoscenza oggettiva Mondo 1 Mondo della realtà fisica Mondo 2 Mondo della realtà soggettiva Mondo 3 Mondo della conoscenza oggettiva ESPERIENZA + CONOSCENZA = COMPETENZA ESPERIENZA SENZA CONOSCENZA CONOSCENZA SENZA ESPERIENZA 1. Parto dall’esperienza 2. Elaboro una teoria 3. L’archivio come conoscenza nel Mondo 3 4. finché non è falsificata • per verificare una teoria occorrerebbero infinite prove di conferma; • per falsificarla basta una sola prova di smentita.
  52. 52. Quando i dati danno spettacolo FILMATO
  53. 53. Esperimento: • Filmato 3 Misurare la performance della squadra bianca e della squadra nera.
  54. 54. ESEMPIO: Possiamo misurare il valore creato da una scuola? Filmato 4
  55. 55. Grazie! Domande?

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